IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

极小极大分式规划的高阶对偶性

文章首先引入极小极大分式规划问题的一个最优性必要条件,给出高阶η-不变凸函数和高阶η- 不变拟凸函数的定义.然后,建立该分式规划问题高阶对偶模型.最后,在高阶η- 不变凸和高阶q一不变拟凸的条件下讨论该对偶模型的弱对偶和强对偶定理.     

极小子样试验的半经验评估方法

阐明了Bootstrap方法适用于子样数n≥5而不适用于子样数为n=1,2的情形,对于n=1,2的极小子样,给出了一种半经验评估方法,并提出了把n=1虚拟增广至n=5的半经验虚拟增广子样法与Bootstrap再抽样法相结合的极小子样评估方法,阐明了所提方法的立论依据与推导过程,给出算例并做了有益的讨论。     

基于静态累积法的极小气体流量测量研究

通过静态膨胀法与固定流导法获得了(10-9～10-14)Pam3/s的氦标准气体流量,并采用静态累积法对所产生的极小气体流量进行了测量,相应的氦离子流上升率在(10-10～10-15)A/s范围.实验结果表明:气体流量静态累积时的离子流波动随流量降低逐渐增大,降至1.69×10-14 Pam3/s时,多个数据点已偏离上...     

相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

非等间距相关系数平稳序列分析方法

工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念,建立了非等间距相关系数平稳序列自回归模型,给出了非等间距相关系数AR(p)序列的精确极大似然估计和条件极大似然估计,能够高精度地确定非等间距序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。      

燃油箱中空充填网状聚氨酯泡沫抑爆原理

本文建立模型分析中空填充网状聚氨酯泡沫材料抑爆原理，推导出燃油箱内混合气体燃烧反应终压计算公式。可用于计算不同中空比率油箱最终压力。     

多传感器数据融合中的数据配准研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。本文在研究了传统的最小二乘算法的基础上，提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法，解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真证明了此算法的有效性。     

极大似然法对比试验研究及其试验数据处理

 基于中值Ｓ－Ｎ曲线的三参数幂函数式，根据极大似然原理，分别给出了测定Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的单点试验、成组试验和单点－成组试验结果的Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线公式。并进行了对比试验，使用文中方法统计分析试验数据，发现单点法、单点－成组法及成组法测定出的Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线较接近。由于单点法能够大量节省试样，且能保证一定的精度；因此它适合构件和模拟件Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的测定     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。